广西师范大学学报（自然科学版） ›› 2019, Vol. 37 ›› Issue (2): 1-8.doi: 10.16088/j.issn.1001-6600.2019.02.001

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基于改进萤火虫算法优化BP神经网络的路网速度分布预测

许伦辉*, 陈凯勋   

  1. 华南理工大学土木与交通学院,广东广州510641
  • 收稿日期:2018-06-22 出版日期:2019-04-25 发布日期:2019-04-28
  • 通讯作者: 许伦辉(1965—),男,江西南康人,华南理工大学教授,博士。E-mail:lhx_scut@163.com
  • 基金资助:
    国家自然科学基金(61263024);广东省自然科学基金(2015A030313797)

Prediction of Road Network Speed Distribution Based on BP Neural Network Optimization by Improved Firefly Algorithm

XU Lunhui*, CHEN Kaixun   

  1. School of Civil Engineering and Transportation, South China University of Technology, Guangzhou Guangdong 510641, China
  • Received:2018-06-22 Online:2019-04-25 Published:2019-04-28

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摘要： 浮动车数据的挖掘是目前交通领域广泛使用的研究手段之一,基本的BP神经网络也多被用于交通流的预测研究。本文引入小波变换将低频信号和高频信号进行分解和重构,结合改进萤火虫算法寻优速度快、收敛率高的特点对基本的BP神经网络进行优化,构建了路网交通流速度的预测模型。利用城市路网浮动车真实数据对模型进行训练并通过测试数据对模型预测结果进行实证分析,证明模型对特定时刻路网交通流速度预测的准确性相比于基本BP神经网络算法有46.56%的提升,对路网24 h内交通流速度预测的稳定性有39.08%的提升。

关键词: 浮动车数据, 小波变换, 萤火虫算法, BP神经网络, 速度预测

Abstract: The mining of floating car data is one of the research methods widely used in the transportation field. The basic BP neural network is also used for the prediction of traffic flow. In this paper, wavelet transform is used to decompose and reconstruct the low-frequency signal and high-frequency signal. Combining improved Firefly Algorithm to optimize basic BP neural network, a prediction model of speed of road network traffic flow is constructed. The model is trained by using the floating car data of urban road network and the model prediction results are empirically analyzed by the test data. It is proved that the accuracy of the model for the traffic velocity prediction of the road network at a specific moment is 46.56% higher than that of the BP neural network algorithm and the stability of the forecast of traffic flow speed within 24 hours of the road network increases by 39.08%.

Key words: floating car data, wavelet transform, Firefly Algorithm, BP neural network, speed prediction

中图分类号: 

  • U491.112
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